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# LangChain 中文文档 v0.1.7

##### LangChain 中文网 500 页超详细中文文档教程，助力 LLM/chatGPT 应用开发

![LangChain](https://pica.zhimg.com/50/v2-56e8bbb52aa271012541c1fe1ceb11a2_r.gif 'LangChain中文网')


# LangChain 介绍

**LangChain** 是一个用于开发由语言模型驱动的应用程序的框架。它使得应用程序能够：
- **具有上下文感知能力**：将语言模型连接到上下文来源（提示指令，少量的示例，需要回应的内容等）
- **具有推理能力**：依赖语言模型进行推理（根据提供的上下文如何回答，采取什么行动等）

这个框架由几个部分组成。
- **LangChain 库**：Python 和 JavaScript 库。包含了各种组件的接口和集成，一个基本的运行时，用于将这些组件组合成链和代理，以及现成的链和代理的实现。
- **[LangChain 模板](/docs/templates)**：一系列易于部署的参考架构，用于各种任务。
- **[LangServe](/docs/langserve)**：一个用于将 LangChain 链部署为 REST API 的库。
- **[LangSmith](/docs/langsmith)**：一个开发者平台，让你可以调试、测试、评估和监控基于任何 LLM 框架构建的链，并且与 LangChain 无缝集成。

![图示展示了 LangChain 框架的层次组织结构，显示了跨多个层次的部分之间的相互连接。](https://python.langchain.com/assets/images/langchain_stack-f21828069f74484521f38199910007c1.svg "LangChain 框架概述")

这些产品一起简化了整个应用程序的生命周期：
- **开发**：在 LangChain/LangChain.js 中编写你的应用程序。使用模板作为参考，快速开始。
- **生产化**：使用 LangSmith 来检查、测试和监控你的链，这样你可以不断改进并有信心地部署。
- **部署**：使用 LangServe 将任何链转换为 API。

## LangChain 库

LangChain 包的主要价值主张是：
1. **组件**：用于处理语言模型的可组合工具和集成。无论你是否使用 LangChain 框架的其余部分，组件都是模块化的，易于使用
2. **现成的链**：用于完成高级任务的组件的内置组合

现成的链使得开始变得容易。组件使得定制现有链和构建新链变得容易。

LangChain 库本身由几个不同的包组成。
- **`langchain-core`**：基础抽象和 LangChain 表达式语言。
- **`langchain-community`**：第三方集成。
- **`langchain`**：构成应用程序认知架构的链、代理和检索策略。

## 开始使用

[这里](/docs/get_started/installation) 是如何安装 LangChain，设置你的环境，并开始构建的方法。

我们建议你按照我们的 [快速入门](/docs/get_started/quickstart) 指南，通过构建你的第一个 LangChain 应用程序来熟悉框架。

阅读我们的 [安全](/docs/security) 最佳实践，确保你在安全地使用 LangChain 进行开发。

:::note

这些文档主要关注 Python LangChain 库。[点击这里](https://js.langchain.com) 查看 JavaScript LangChain 库的文档。

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## LangChain 表达式语言 (LCEL)

LCEL 是一种声明性的组合链的方式。LCEL 从第一天开始就被设计为支持将原型投入生产，无需更改代码，从最简单的“提示 + LLM”链到最复杂的链。

- **[概述](/docs/expression_language/)**：LCEL 及其优点
- **[接口](/docs/expression_language/interface)**：LCEL 对象的标准接口
- **[如何](/docs/expression_language/how_to)**：LCEL 的关键特性
- **[烹饪书](/docs/expression_language/cookbook)**：完成常见任务的示例代码


## 模块

LangChain 为以下模块提供了标准的、可扩展的接口和集成：

#### [模型 I/O](/docs/modules/model_io/)
与语言模型的接口

#### [检索](/docs/modules/data_connection/)
与特定应用数据的接口

#### [代理](/docs/modules/agents/)
让模型根据高级指令选择使用哪些工具


## 示例、生态系统和资源

### [用例](/docs/use_cases/question_answering/)
常见的端到端用例的演练和技术，如：
- [文档问题回答](/docs/use_cases/question_answering/)
- [聊天机器人](/docs/use_cases/chatbots/)
- [分析结构化数据](/docs/use_cases/sql/)
- 还有更多...

### [集成](/docs/integrations/providers/)
LangChain 是一个丰富的工具生态系统的一部分，这些工具与我们的框架集成，并在其基础上构建。查看我们不断增长的 [集成](/docs/integrations/providers/) 列表。

### [指南](../guides/debugging.md)
使用 LangChain 的最佳实践。

### [API 参考](https://api.python.langchain.com)
前往参考部分，查看 LangChain 和 LangChain Experimental Python 包中所有类和方法的完整文档。

### [开发者指南](/docs/contributing)
查看开发者指南，获取有关贡献的指南和帮助设置你的开发环境的帮助。


